• 제목/요약/키워드: partial least square regression (PLSR)

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시중 즉석 조리 면의 Back Extrusion 텍스처 데이터에 대한 Partial Least Square Regression 분석 (Analysis of Partial Least Square Regression on Textural Data from Back Extrusion Test for Commercial Instant Noodles)

  • 김수경;이승주
    • 산업식품공학
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    • 제14권1호
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    • pp.75-79
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    • 2010
  • 시중 즉석 면류의 관능적 성질과 back extrusion test 데이터에 대하여 partial least square regression(PLSR)을 실시하였다. 즉석유탕면 8종과 즉석비유탕면 2종에 대한 관능적 속성으로서 경도(A), 탄성(B), 껄끄러운 정도(C), 이에 박히는 정도(D), 굵기감(E)를 검사하였고, 실험 데이터로 힘-변형 곡선 전체를 사용하였다. PLSR의 회귀계수는 힘-변형곡선의 압착단계, 항복단계, 압출단계로 크게 구분되어 각관능속성에 대한 특유의 양 또는 음의 효과를 나타냈다. PLSR의 상관계수는 E>D>A>B>C, 오차(root mean square error of prediction expressed in sensory units)는 D>C>E>B>A, 예측능(relative ability of prediction)는 D>C>E>B>A 로 나타나 종합적으로 '이에 박히는 정도'가 PLSR의 적용에 가장 우수하게 나타났다. '경도'는 예측능은 낮았지만 상관성은 높아서 시료간 순위의 결정에 합당하게 평가되었다.

상시감시기술에서 SVR과 PLSR을 이용한 Auto-association 모델링 및 성능비교 (Modeling and Comparison for Auto-association using Support Vector Regression (SVR) and Partial Least Square Regression (PLSR) in Online Monitoring Techniques)

  • 김성준;서인용
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.483-488
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    • 2010
  • 센서시스템을 이용한 상시감시는 발전소의 효율적인 운전과 안전을 담보하는 데 필수적이다. 상시감시기술을 구현하기 위해서는 우선 센서로부터 전송된 신호로부터 발전소 운전파라미터의 참값을 예측하는 모델 즉 Auto-association (AA) 모델을 확보하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Support Vector Regression (SVR)과 Partial Least Square Regression (PLSR)을 이용하는 방안을 각각 제시한다. 이렇게 해서 구축된 모델은 모니터해야 할 파라미터가 많을 때에도 쉽게 적용할 수 있다. 실제 발전소에서 수집된 데이터셋을 이용하여 AA 모델링의 정확도 및 민감도를 비교한 결과, 정확도 면에서는 SVR이 우수한 반면 민감도 면에서는 PLSR이 다소 나은 것으로 나타났다.

A modified partial least squares regression for the analysis of gene expression data with survival information

  • Lee, So-Yoon;Huh, Myung-Hoe;Park, Mira
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권5호
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    • pp.1151-1160
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    • 2014
  • In DNA microarray studies, the number of genes far exceeds the number of samples and the gene expression measures are highly correlated. Partial least squares regression (PLSR) is one of the popular methods for dimensional reduction and known to be useful for the classifications of microarray data by several studies. In this study, we suggest a modified version of the partial least squares regression to analyze gene expression data with survival information. The method is designed as a new gene selection method using PLSR with an iterative procedure of imputing censored survival time. Mean square error of prediction criterion is used to determine the dimension of the model. To visualize the data, plot for variables superimposed with samples are used. The method is applied to two microarray data sets, both containing survival time. The results show that the proposed method works well for interpreting gene expression microarray data.

근적외분광분석법을 이용한 인도메타신의 정량분석 (Quantitative Analysis of Indomethacin by the Portable Near-Infrared (NIR) System)

  • 김도형;우영아;김효진
    • 약학회지
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    • 제47권5호
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    • pp.261-265
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    • 2003
  • Near-infrared (NIR) system was used to determine rapidly and simply indomethacin in buffer solution for a dissolution test of tablets and capsules. Indomethacin standards were prepared ranging from 10 to 50 ppm using the mixture of phosphate buffer (pH 7.2) and water (1 : 4). The near-infrared (NIR) transmittance spectra of indomethacin standard solutions were collected by using a quartz cell in 1 mm and 2 mm pathlength. Partial least square regression (PLSR) was explored to develop calibration models over the spectral range 1100∼1700 nm. The model using 1 mm quartz cell was better than that using 2 mm quartz cell. The PLSR models developed gave standard error of prediction (SEP) of 0.858 ppm. In order to validate the developed calibration model, routine analysis was performed using another standard solutions. The NIR routine analysis showed good correlation with actual values. Standard error of prediction (SEP) is 1.414 ppm for 7 indomethacin samples in routine analysis and its error was permeable in the regulation of Korean Pharmacopoeia (VII). These results show the potential use of the real time monitoring for indomethacin during a dissolution test.

Impedance Spectroscopy를 이용한 토양 수분함량 센서의 주요 설계인자 분석 (Analysis of Main Design Factors for Developing a Soil Water Content Sensor Using Impedance Spectroscopy)

  • 이동훈;조용진;장영창;이규승
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제33권4호
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    • pp.269-275
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    • 2008
  • This study was conducted to design an impedance sensor that can measure soil water content of soils. Partial least square regression (PLSR) was applied to soil impedance data preprocessed with a smoothing method. An optimal sub-spectrum size and wavelength range were determined by comparing the coefficient of determination ($R^2$) and root mean square error (RMSE) of the PLSR models obtained using soil impedance data. various PLS analysis. Based on the PLSR analysis, it would be concluded that the optimal spectrum measurement range was $32.0{\sim}50.0\;MHz$ with the optimal sub-spectrum size of about 18.5 MHz.

근적외분광분석법을 사용한 암브록솔 정제의 비파괴적 정량분석 (Nondestructive Quantification of Intact Ambroxol Tablet using Near-infrared Spectroscopy)

  • 임현량;우영아;김도형;김효진;강신정;최현철;최한곤
    • 약학회지
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    • 제48권1호
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    • pp.60-64
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    • 2004
  • Near-infrared (NIR) spectroscopy was used to determine rapidly and nondestructively the content of ambroxol in intact ambroxol tablets containing 30 mg (12.5% m/m nominal concentration) by collecting NIR spectra in range 1100-1750 nm. The laboratory-made samples had 10.3∼15.9% m/m nominal ambroxol concentration. The measurements were made by reflection using a fiber-optic probe and calibration was carried out by partial least square regression (PLSR) with autoscaling. Model validation was performed by randomly splitting the data set into calibration and validation data set (7 samples as a calibration data set and 5 samples as a validation data set). The developed NIR method gave results comparable to the known values of tablets in a laboratorial manufacturing Process, standard error of calibration (SEC) and standard error of prediction (SEP) being 0.49% and 0.49% m/m respectively. The method showed good accuracy and repeatability NIR spectroscopic determination in intact tablets allowed the potential use of real time monitoring for a running production process.

저염 Sauerkraut (fermented cabbage)의 정량적 묘사분석 및 기호도 연구 (Quantitative Descriptive Analysis and Acceptance Test of Low-salted Sauerkraut (fermented cabbage))

  • 지혜인;김다미
    • 한국식생활문화학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.239-247
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    • 2022
  • This study evaluated the sensory characteristics of sauerkraut prepared by adding 0.5, 1.0, 1.5, 2.0, and 2.5% (w/w) sea salt to cabbage. The quantitative descriptive analysis (QDA) and acceptance test of sauerkraut were determined for each salt concentration, and the principal component analysis (PCA) and partial least square regression (PLSR) analysis were performed to confirm the correlation between each factor. Results of the QDA determined 14 descriptive terms; furthermore, brightness and yellowness of appearance and the sour, salty, and bitter flavors differed significantly according to the salt concentration. Results from the PCA explained 22.56% PC1 and 65.34% PC2 of the total variation obtained. Sauerkraut prepared using 0.5, 1.0, and 1.5% sea salt had high brightness, moistness, sour odor, green odor, sour flavor, carbonation, hardness, chewiness, and crispness, whereas sauerkraut prepared with 2.0 and 2.5% sea salt had high yellowness, glossiness, salty flavor, sweet flavor, and bitter flavor. Hierarchical cluster analysis classified the products into two clusters: sauerkraut of 0.5, 1.0, and 1.5%, and sauerkraut of 2.0 and 2.5%. Results of PLSR determined that sauerkraut of 1.0 and 1.5% were the closest to texture, taste, and overall acceptance. We, therefore, conclude that sauerkrauts prepared using 1.0 and 1.5% sea salt have excellent characteristics in appearance, taste, and texture.

근적외선 분광광도법을 이용한 페노바르비탈정제의 정량법에 관한 연구 (Determination of Phenobarbital in Intact Phenobabital Tablets using NIRS)

  • 차기원;제금련;윤미옥;이수정;최현철;김호정;김효진
    • 분석과학
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    • 제15권2호
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    • pp.102-107
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    • 2002
  • 근적외선 분광광도법 (near infrared spectroscopy, NIRS)를 이용하여 의약품의 신속 정확한 분석법을 개발하였다. 제조회사에 따라 약효성분이 같고 유사한 부형제를 갖고 있는 페노바르비탈정제에서 페노바르비탈을 액체크로마토그래피로 분석한 분석치와 투과방식의 NIRS 의 부분최소자승법(partial least squares regression, PLSR) 으로 얻은 데이터와의 상관관계를 이용하여 검정선을 얻었다. 이 방법의 직선성, 정량범위, 재현성 등을 검토하여 본 분석법의 정확성을 검증하였다. 검정선의 상관계수는 0.9983이고 검정의 표준오차(SEC)는 0.14% 이였으며, 이 분석법의 시간별 및 날자별 정밀도인 CV 값은 각 각 0.45%과 0.56% 이다.

레이저유도 플라즈마 분광법을 이용한 폐금속 분류를 위한 추정 연성정보 기반의 최빈 분류 기술 (Estimated Soft Information based Most Probable Classification Scheme for Sorting Metal Scraps with Laser-induced Breakdown Spectroscopy)

  • 김에덴;장혜민;신성호;정성호;황의석
    • 자원리싸이클링
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    • 제27권1호
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    • pp.84-91
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    • 2018
  • 본 연구에서는 레이저유도 플라즈마 분광법(Laser induced breakdown spectroscopy, LIBS) 기반의 금속 종류별 스펙트럼 데이터를 이용하여 연성정보(soft information)를 추정하고 최빈 클래스로 분류하는(most probable classification) 금속 분류 방법을 제안한다. 폐금속 자원과 같이 사전 정보가 없는 금속을 분류하는 경우 몇 가지 핵심 구성성분에 대한 정량 분석을 통해서 클래스를 추정하는 방법이 효율적이다. 이에 따라 부분 집합 기반의 부분최소제곱회귀법(Partial Least Square Regression, PLSR)을 이용하여 LIBS 검출 스펙트럼으로부터 각 성분의 농도를 독립적으로 신뢰성 있게 추정하고, 인증 표준물질(CRM) 등 알려진 모집합의 농도정보에 기반하여 최고 확률을 갖도록 분류하는 기술을 제안한다. 샘플 스펙트럼들의 다변량 분석을 통해서 여러 성분의 추정 농도를 다변량 정규 분포를 갖는 것으로 가정하고 통합(Joint) 추정 연성정보를 구할 수 있으며, 이를 활용한 최빈 확률 검출이나 추가적인 사전 정보의 결합 등을 통해서 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 기술의 평가를 위해서 9가지 종류의 CRM 금속시료의 LIBS 스펙트럼 데이터를 사용하며, 부분 집합 기반의 PLSR 농도 추정 기술을 기반으로 단변량 혹은 다변량 정규 분포 연성 정보추정을 통해 미지 금속의 검출과 연성 정보의 검출 등을 테스트 하였다. 또한 방사형 차트(Radar chart)를 이용하여 추정된 농도와 획득한 연성정보를 효과적으로 시각화함으로써 기존 라이브러리에 포함된 부분 집합의 금속과 비교하여 해당 금속과의 유사성을 그래프를 통해 추정할 수 있다.

A Rapid Quantitative Assay of Intact Ambroxol Tablets by FT-NIR Spectroscopy

  • Kim, Do-Hyung;Ah, Woo-Young;Kim, Hyo-Jin
    • 대한약학회:학술대회논문집
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    • 대한약학회 2003년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.2-2
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    • pp.213.2-213.2
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    • 2003
  • A simple analytical procedure using FT-NIR for the rapid determination of individual ingredients was evaluated. Direct measurements were made by reflection using a reflectance accessory, by transmittance using tablet accessory and turn table. FT-NIR spectral data were transformed to the first derivative. Partial Least Square Regression(PLSR) was applied to quantify near-infrared (NIR) spectra of 2 ingredients. These calibration models were cross-validated (leave-one-out approach). The prediction ability of the models was evaluated on ambroxol tablets and compared with the real values in manufacturing procedure. (omitted)

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